Desenvolvimento e Validação do Protótipo VirtualNurse®: Arquitetura Inteligente para Telemonitoramento de Doenças Crônicas na Atenção Primária à Saúde

Abstract

As Doenças Crônicas Não Transmissíveis representam, atualmente, a principal causa de mortalidade no Brasil e configuram-se como um dos maiores desafios para a saúde pública global. Nesse contexto, a Atenção Primária à Saúde, principal estratégia de organização do cuidado e porta de entrada preferencial do sistema, assume papel central no acompanhamento longitudinal de pacientes crônicos. A incorporação do telemonitoramento à prática clínica ampliou o alcance do cuidado e reforçou a necessidade de tecnologias interoperáveis e centradas no usuário, capazes de expandir o acompanhamento contínuo de forma segura e com qualidade. Diante dessa necessidade, o presente estudo teve como objetivo desenvolver e avaliar preliminarmente um protótipo funcional do VirtualNurse®, plataforma inteligente de telemonitoramento de pessoas com condições crônicas. O estudo configurou-se como uma pesquisa aplicada de desenvolvimento tecnológico, fundamentada na abordagem Design Science Research, e foi conduzida em ciclos iterativos de concepção, modelagem, desenvolvimento, avaliação preliminar e refinamento do artefato. Inicialmente, foram especificados os requisitos funcionais e não funcionais e modelados os fluxos clínicos de telemonitoramento. Em seguida, foi desenvolvido no Adalo®, plataforma low-code escolhida para prototipação rápida do sistema, a primeira versão do artefato, composta pelos módulos de Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica e Diabetes Mellitus. Essa etapa possibilitou materializar os fluxos modelados e testar as funcionalidades propostas. Evidências preliminares de usabilidade e experiência do usuário, provenientes de estudos associados ao macroprojeto que avaliaram versões do artefato, subsidiaram seu refinamento e sua posterior evolução para uma plataforma web modular e responsiva, desenvolvida em Next.js e integrada a um backend desenvolvimento em linguagem Go, responsável pela centralização das regras de negócio e pela governança dos dados da aplicação. Nessa etapa, foram incorporados os módulos Cardiovascular e Neurológico e consolidada uma base comum de funcionalidades para captura longitudinal de informações clínicas, classificação de risco, geração de alertas, elaboração de planos terapêuticos e sumarização clínica do quadro dos pacientes com inteligência artificial generativa. A arquitetura e a modelagem de dados foram concebidas com base em padrões internacionais de interoperabilidade sintática e semântica em saúde. Com nível de maturidade tecnológica 4, o protótipo desenvolvido apresentou evidências preliminares de viabilidade arquitetural, funcional e de usabilidade como plataforma modular de telemonitoramento de condições crônicas na Atenção Primária à Saúde. Entretanto, seu avanço para uso assistencial requer validações técnicas e clínicas, bem como avaliação com pacientes e profissionais em cenários reais. Como perspectiva de evolução do artefato, considera-se sua futura integração com a Rede Nacional de Dados em Saúde e o e-SUS Atenção Primária à Saúde.

Noncommunicable Diseases currently represent the leading cause of mortality in Brazil and constitute one of the major challenges to global public health. In this context, Primary Health Care, as the main strategy for organizing care and the preferred point of entry into the health system, plays a central role in the longitudinal management of patients with chronic conditions. The incorporation of telemonitoring into clinical practice has expanded the reach of care and reinforced the need for interoperable, user-centered technologies capable of supporting continuous monitoring safely and with high quality. In response to this need, the present study aimed to develop and preliminarily evaluate a functional prototype of VirtualNurse®, an intelligent platform for the telemonitoring of people with chronic conditions. The study was designed as applied technological Development research grounded in the Design Science Research approach and was conducted through iterative cycles of conception, modeling, Development, preliminary Evaluation, and artifact refinement. Initially, functional and non-functional requirements were specified, and clinical telemonitoring workflows were modeled. Subsequently, the first version of the artifact was developed using Adalo®, a low-code platform selected for rapid system prototyping, comprising modules for Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Diabetes Mellitus. This stage enabled the modeled workflows to be operationalized and the proposed functionalities to be tested. Preliminary evidence regarding usability and user experience, derived from studies associated with the broader research project that evaluated versions of the artifact, informed its refinement and subsequent evolution into a modular and responsive web platform developed in Next.js and integrated with a backend developed in Go, responsible for centralizing business rules and governing application data. At this stage, Cardiovascular and Neurological modules were incorporated, and a common set of functionalities was consolidated to support the longitudinal capture of clinical information, risk classification, alert generation, Development of therapeutic plans, and clinical summarization of patientsâ conditions using generative artificial intelligence. The architecture and data model were designed based on international standards for syntactic and semantic interoperability in healthcare. At Technology Readiness Level 4, the developed prototype demonstrated preliminary evidence of architectural, functional, and usability feasibility as a modular platform for telemonitoring chronic conditions in Primary Health Care. However, its advancement toward clinical use requires further technical and clinical validation, as well as Evaluation involving patients and healthcare professionals in real-world settings. As a future direction for the evolution of the artifact, integration with the Brazilian National Health Data Network and the e-SUS Primary Health Care system is envisaged.